استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد هوية المتحدث في اللغة العربية: نظرة عامة على الأسس النظرية Using Artificial Intelligence to Identify Speakers in Arabic: An Overview of the theoretical basics

يُعد تحديد هوية المتحدث (Speaker Identification) فرعًا حيويًا من فروع التعرف على المتحدث (Speaker Recognition)، ويهدف إلى تحديد هوية متحدث غير معروف عن طريق مقارنة خصائص صوته بخصائص أصوات متحدثين معروفين مسبقًا. يُعرف هذا المجال أيضًا بالبحث عن المتحدث أو رصد المتحدث. يختلف تحديد هوية المتحدث عن التحقق من المتحدث (Speaker Verification) في أن الأول يقوم بمطابقة عينة صوتية مجهولة مع مجموعة من الهويات الصوتية المعروفة (مطابقة واحد-لكثير)، بينما يهدف الثاني إلى تأكيد هوية يدعيها المتحدث (مطابقة صوت متحدث-لمتحدث آخر).
تكتسب تقنيات تحديد هوية المتحدث أهمية متزايدة في العديد من التطبيقات العملية، مثل الرعاية الصحية حيث تُستخدم لتحديد المرضى وتخزين معلوماتهم في السجلات الطبية، وفي إنفاذ القانون لتحديد المشتبه بهم من خلال مقارنة التسجيلات الصوتية بملفات صوتية معروفة، وفي خدمة العملاء لتقديم تجارب مخصصة وضبط التفاعلات وفق احتياجات الأفراد. كما تمتد تطبيقاتها لتشمل البحث الصوتي، وتحويل الكلام إلى نص، والأوامر الصوتية للأجهزة المنزلية الذكية، والقياسات الحيوية الصوتية Biometric للأغراض الأمنية وللأغراض التجارية.
يركز هذا البحث على استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد هوية المتحدث في اللغة العربية، مع الأخذ في الاعتبار التعقيدات اللغوية والصوتية الفريدة لهذه اللغة. يتناول البحث الجوانب النظرية والأكاديمية التي تشمل مراحل عمل الأنظمة، وتقنيات استخلاص السمات الصوتية، ونماذج التعلم الآلي والتعلم العميق الحديثة. كما يستعرض التحديات الجوهرية التي تواجه هذا المجال في السياق العربي، ويقدم أمثلة عملية لأدوات وحلول معاصرة، ويُسلط الضوء على دراسات الحالة والتطبيقات الواقعية في القطاعات المختلفة.